网站测压软件手机版（13个QA带你了解线上压测的知识点）
摘要：设计一个线上压测系统能让我们学习到多少东西？这13个问题看你能否搞定 。
本文分享自华为云社区《设计一个线上压测系统能让我们学习到多少东西？13个问题看你能否搞定》 ，作者：breakDawn 。
Q: 为什么需要线上压测？
A:
需要在某些活动 、大促前 ，评估机器扩容数量 ，验证系统能否有效支撑流量峰值 。 线下测试环境的机器资源有限 ， 无法完全模拟现网 。 同时很多配置可能配置不相同 ，如果没对上导致机器数量估计错误 ，可能引发重大故事 。所以必须要在线上做压测 。Q: 全链路压测和接口压测的区别？
A:
在特定的业务场景下 ，将相关的链路完整地串联起来同时施压 ，尽可能模拟出真实的用户行为 。
接口A做接口压测 ，可能是1w/s的QPS ， 但是A和B同时压测 ，可能因为数据库连接等共享资源 ，导致实际QPS下降 。Q: 业务系统如何区分压测流量？即判断哪些是压测的请求 ，哪些是正常的请求？
A:
url上加上打标参数 ， 例如http://xx?st=true hearder中打标Q: 这个压测打标的改造和适配要中间所有服务参与吗？ 改造成本会不会有点大？
A:
不需要全部参与 。如果设计过链路跟踪系统 ， 则每个服务都有中间件团队提供的拦截器 ， 因此直接通过公共拦截器来做压测标记的识别 。
Q: 识别到压测标记后 ， 如何保证往下游发请求时 ，仍然是压测标记的形式？
即发请求的时候已经不是同一段拦截器的代码了 。 但是也要保证尽可能不改动原有的业务逻辑代码 。
A:
如果处理请求和发下游请求是在一个线程中完成的 ， 那么可以使用threadLocal 。
即拦截到请求时 ， 将压测标记set进threadLocal中 。
发送下游请求的代码中 ，如果能从threadLocal中拿到压测标记 ，则改造url ，设置进往下发的请求中Q: 如果我不在同一个线程中处理和发请求 ， 怎么办？
即我的业务代码中 做了new Thread或者ExectorPool.submit提交异步请求 ， 这时候业务逻辑里肯定不会涉及到threadLocal的代码 ， 而此时压测标记就会丢失了 。
threadLocal可以用 InheriableThreadLocal ， 这样如果在线程中new新的线程 ，则标记可以被传递下来 。
如果是线程池创建异步请求 ， 可以用阿里的TransmittableThreadLocal 。Q: 如果我的压测链路中 包含了外部服务的接口怎么办？ 例如第三方支付 、第三方短信等 。
A:
链路跟踪系统中发请求的filter中 ， 新增MockFilter ， 如果判断是压测请求 ， 则直接返回mock逻辑（不建议部署mock服务 ， 因为部署mock服务的话 ，服务器成本又得考虑 ，不如直接封装到mockFilter代码中）Q: 会对数据库产生影响的压测请求怎么办？
如果直接落库 ，可能会影响正常用户的请求访问 ， 也可能污染线上数据 。
A:
为每个生产库 生成一个影子库 ， 专门用来存储压测数据 。然后做过分库分表的话 ， 肯定有数据库的proxy ，在proxy里都往压测库插入和读写 。
如果没有 ，就扩展Spring的AbstactRoutngDataSource类 ， 实现一个动态的数据源 ，让里面可以根据压测标记进行切换 。Q: redis 、kafka等中间件对压测有什么特殊处理？
A:
除了添加统一特点的压测标记（中间件和业务不是强相关 ，所以可以进行特定改造）
还要注意缓存的存活时间要设置短一点 。Q: 压测结束时 ，如何避免对数据库继续产生影响？
A:
注意不要触发 数据源的init-method方法 ， 当真正执行压测的时候再建议会话连接 。
各种超期时间也要注意设置 ， 尽快接触压测对组件的影响 。Q: 压测数据怎么构造？一个个手动拼数据参数 ，然后让测试同学发送吗？
A:
不行 ，如果业务有改动 ，参数很容易对不上 ，同时组装过程耗时也会非常久 。建议从线上直接dump最近的请求数据 ，这样可保证参数没有变化 。
同时做一些脱敏和修正处理 。Q: 怎么完整设计这个压测系统的架构？包含哪些角色
A:
该问题参考《超大流量分布式系统架构解决方案》一书中给出的方案 ，也可以有其他方案 。 压测manager服务 ， 提供给压测控制者查看和使用的 。可以读取mysql数据库获取压测结果情况 ，或者进行调度指令的下发等 。 taskService服务 ，用于处理调度指令 ，执行定时调度 、即时调度等行为 。 Agent 压测请求发送客户端 。根据taskService的指令进行发送 DataFactoy ，给agent提供脱敏 、修改后的压测数据 。 MQ ， 接收agent压测请求的结果 ，堆积到队列里提供给DataCollect消费 。 DataCollect ， 压测结果消费者 ， 将结果写入到数据库MYSQL 。 注册中心 ，用于管理和注册上面这些服务 。 Detecotr ， 流量检测和干预器 ，可以根据情况即时调整agent的发送速率 。Q: 怎么模拟实际用户的请求发送？ 因为实际场景应该是多个不同ip的用户访问进来才对 。
A:
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